研究许多个变量间的关联关系，在经济因素之间的相关性分析、经济财产及财产组合的风险测评、可依赖性测评、资产定价等方面具有重要意义。正因为如此，在处理经济变量相关研究问题的时候，许多人会引入 Copula理论。如果想要用Copula理论来研究相多个变量间的相关关系，第一步应该做的就是对Copula的刻画。在众多Copula函数中，阿基米德Copula作为一种比较特殊的Copula函数，因为构造和计算比较简单方便，并且在经济分析中能较准确的描述多种分布特征，从而在经济领域得到广泛应用。本文在阿基米德Copula理论的基础上，重点研究了阿基米德Copula函数参数估计方法并对参数估计方法进行了改进比较。　　文章针对Archimedean Copula函数需要估计参数的问题，利用Archimedean Copula函数的对称性提出了一种新的构建Kendall秩相关系数估计值的非参数估计法，并且在理论上证明了新非参数估计法比原先的非参数估计法更有效。在此基础上改进了Archim-edean Copula参数的非参数估计法，并利用随机模拟验证了改进的有效性。　　进一步文章对Archimedean Copula参数估计方式进行整理总结研究，选取其中有代表性的估计方法：极大似然估计法、非参数估计法、矩估计法以及改进的非参数估计法，利用随机模拟进行了比较研究，并对估计法的选择条件进行了分析。